Luhmann modelliert: Sozionische Ansätze zur Simulation von Kommunikationssystemen

242 Pages·2002·8.267 MB·German

by  Thomas Kron (auth.), Thomas Kron (eds.)

Luhmann modelliert
Thomas Kron (Hrsg.)
Luhmann modelliert
Sozionische Ansätze
zur Simulation von
Kommunikationssystemen
Leske + Budrich, Opladen 2002
Gedruckt auf säurefreiem und alterungs beständigem Papier.
Die Deutsche Bibliothek - CIP-Einheitsaufnahme
Ein Titeldatensatz für diese Publikation ist bei Der Deutschen Bibliothek erhältlich.
ISBN 978-3-8100-3022-1 ISBN 978-3-322-99330-4 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-322-99330-4
© 2002 Leske + Budrich, Opladen
Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtIich geschützt. Jede Verwertung au
ßerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages un
zulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfaltigungen, Übersetzungen, Mikrover
filmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.
Inhalt
Thomas Kron:
Luhmann modelliert - Einleitung ................................................................... 7
Jörg Wellner:
Luhmanns System theorie aus der Sicht
der Verteilten Künstlichen Intelligenz ........................................................... 11
Modellierung
Marco Schmitt:
Ist Luhmann in der Unified Modeling Language darstellbar?
Soziologische Beobachtung eines informatischen
Kommunikationsmediums ............................................................................. 27
Kai F. Lorentzen / Matthias Nickies:
Ordnung aus Chaos - Prolegomena zu einer
Luhmann' sehen Modellierung deentropisierender
Strukturbildung in Multiagentensystemen. .................................................... 55
Kai Paetow / Marko Schmitt:
Das Multiagentensystem als Organisation
im Medium der Technik .............................................................................. 115
Simulation
Sigmar Papendick / Jörg Wellner:
Symbolemergenz und Strukturdifferenzierung .......................................... 175
Thomas Kron / Peter Dittrich:
Doppelte Kontingenz nach Luhmann
- ein Simulationsexperiment ...................................................................... 209
Thomas Kron
Luhmann modelliert - Einleitung
Der vorliegende Sammelband ist ein Ergebnis eines Treffens mehrerer Pro
jekte, die im Rahmen des Schwerpunktprogramms ,,sozionik. Erforschung
und Modellierung künstlicher Sozialität." von der Deutschen Forschungsge
meinschaft gefördert werden. Die Sozionik, die ihre Wurzeln in der Informa
tik im Bereich der Künstlichen Intelligenz hat, beschäftigt sich mit der Erfor
schung und ModelIierung künstlicher Sozialität. Während die klassische
Künstliche Intelligenz vom menschlichen Gehirn als Entstehungsort intelli
genter Problemlösungen ausgeht, sucht die Verteilte Künstliche Intelligenz
(VKI) Lösungen in der Interaktion vieler handelnder Einheiten. Problembe
wältigung ist in der VKI nicht mehr das Ergebnis individueller, sondern sozi
aler Intelligenz. Und damit ist die VKI prädisponiert für soziologische Offer
ten. Gleichwohl muss man konstatieren, dass es vielen derartigen interdis
ziplinären Forschungsarbeiten bislang noch an sozialwissenschaftlicher Fun
dierung mangelt. So wird etwa mit Metaphern anstatt mit theoriereichen
Begriffen von der menschlichen Gesellschaft gearbeitet.
Dabei orientiert sich die Sozionik in die Richtung von drei Forschungs
perspektiven: In die eine Richtung wird untersucht, was die Soziologie für
die Informatik tun kann. So ist die Informatik etwa an Wissen über Systeme
interessiert, die so stabil und doch anpassungsfähig sind wie soziale Systeme.
Auf diese Weise, so hofft man, gelangt man zu innovativen Lösungen für das
Problem sozial intelligenter Koordination autonomer Agenten. Dafür bietet
die Soziologie mit ihren Analyseinstrumenten (Kommunikation, Rollen,
Werte, Normen, Konventionen, Skripte, Institutionen, Systeme, Macht, Iden
tität usw.) ein reichhaltiges Arsenal an Lösungsvorschlägen. Die Informatik,
so die Hoffnung, kann von der Adaptivität, Robustheit, Skalierbarkeit und
Reflexivität sozialer Systeme lernen und ihre Bauprinzipien in leistungsfähi
ge Technologien umsetzen.
In die andere Richtung wird informatisches Wissen in die Soziologie hin
ein getragen, etwa bei der Formalisierung soziologischer Theorien. Nutzen
möchte man besonders das Potenzial der Multiagenten-Simulation als Werk
zeug soziologischer Forschung zur Überprüfung und Ausarbeitung soziologi
scher Begriffe, Modelle und Theorien. Hier eröffnen sich neuartige Möglich
keiten, um dynamische soziale Prozess nachzubilden und experimentell
durchzuspielen.
8 Thomas Kron
Eine dritte Richtung versucht, beide Disziplinen durch die Gestaltung hy
brider Gemeinschaften künstlicher und menschlicher Akteure in eine Synthe
se zu bringen. Dabei wird untersucht, wie die Hybridgemeinschaften den
zukünftigen Umgang mit Technik sowie mit Menschen, die Technik nutzen,
verändern werden.
Die einzelnen, an dem Schwerpunkt beteiligten Projekte konzentrieren
sich dabei prinzipiell auf eine dieser Richtungen, wobei nicht-intendierte
Wechselwirkungen zwischen Soziologie und Informatik, die eher in die je
weils anderen Forschungsrichtungen weisen, in der Praxis nicht zu vermeiden
sind. Schon alleine die Notwendigkeit, die verschiedenen Wissenschaftsspra
chen auf einen (wenigstens kleinsten gemeinsamen) Nenner zu bringen, sorgt
für wechselseitige Irritationen und damit für Chancen auf - vielleicht sogar
innovative - Einsichten.
Die in diesem Band gesammelten Beiträge zeugen von einer frühen Phase
dieses interdisziplinären Experiments. Der gemeinsame Ausgangspunkt ist
I
die Beschäftigung mit der Systemtheorie Niklas Luhmanns.2 Verschiedene
Facetten seiner Theorie, selbst ein äußerst komplexes Modell der Gesell
schaft, werden auf unterschiedliche Weisen wiederum modelliert.3 Jörg
Wellner lotet in seinem einführenden Beitrag erste Kompatiblitäten von In
formatik und der Theorie sozialer Systeme aus. Dabei wird angedeutet, in
wieweit Luhmanns Systemtheorie Ansätze für Lösungen von spezifischen
Problemen der Verteilten Künstlichen Intelligenz bieten kann.
Der erste Komplex an Beiträgen beschäftigt sich dann mit der Modellie
rung von Luhmanns Theorie. Marco Schmitt untersucht die sogenannte Uni
fied Modeling Language als mögliche Grundlage gemeinsamer Modellie
rungsbemühungen zwischen Informatik und Soziologie. Kai F. Lorentzen
und Matthias Nickles zeigen allgemeine Grundlagen für die Repräsentation
von sozialen Strukturen in Multiagentensystemen auf. Kai Paetow und Mar
co Schmitt folgen organisationssoziologischen Überlegungen zur sozionisch
angeleiteten Modellierung von Multiagentensystemen.
Der darauf folgende Komplex umfasst zwei Abhandlungen, die über reine
ModelIierung hinaus auch Simulationen nutzen. Sigmar Papendick und Jörg
Wellner erforschen anhand von Simulationsexperimenten die Emergenz
symbolisch generalisierter Kommunikationsmedien. Thomas Kron und Peter
Dittrich analysieren ebenfalls mit Hilfe von Simulationsexperimenten Luh
manns Vorschlag zur Lösung des Problems "doppelter Kontingenz".
Hauptsächlich verfolgen die hier versammelten Aufsätze die erste und zweite der genannten
Forschungsrichtungen, d.h., hybride Gemeinschaften werden nicht behandelt.
2 Die Theorie Luhmanns ist nicht das einzige soziologische Angebot, auf das die Projekte
zugreifen. Weitere theoretische Anschlüsse werden z.B. in Pierre Bourdieus Habitus-Feld
Theorie, in akteurtheoretischen Herangehensweisen - etwa im Methodologischen Individu
alismus in der Ausführung von Hartmut Esser - oder in organisationssoziologischen Ansät
zen, gesucht.
3 Daher auch der doppeldeutige Titel - "Luhmann modelliert"; Luhmann hat selbst und wird
modelliert.
Luhmann modelliert - Einleitung 9
Alle Beiträge haben neben der Ausrichtung auf die Systemtheorie Luh
manns gemein, dass sie sich auf verschiedene Art und Weise mit einem na
hezu "klassischen" Problem der Soziologie auseinandersetzen (müssen?):
Wie ist die Integration großer und dynamischer (Agenten-)Gesellschaften in
turbulenten Umwelten möglich, ohne dass es zu unvorhersehbaren Leis
tungsabfällen, Zusammenbrüchen etc. kommt? Diese Frage, die die Soziolo
gie entlang solcher Unterscheidungen wie Individuum und Gesellschaft,
Handeln und Strukturen, System und Akteur usw. diskutiert, wird im Rah
men der Sozionik unter dem Etikett des Skalierungsproblems als relevanter
Problemfokus ausgemacht. Die folgenden Beiträge verstehen sich auch als
erste Überlegungen zu möglichen neuen Lösungsansätzen zum Skalierungs
problem, inspiriert durch und mit informatischen Eingebungen.
Jörg Wellner
Luhmanns Systemtheorie aus der Sicht der Verteilten
Künstlichen Intelligenz
In diesem Artikel wird die Luhmann'sche Systemtheorie aus Sicht der Ver
teilten Künstlichen Intelligenz betrachtet. Die Betrachtung ist zwangsläufig
beschränkt und hebt hier und da Dinge hervor, auf die man in der Soziologie
wohl weniger Wert legen würde. Andere Aspekte der Systemtheorie werden
überhaupt nicht diskutiert oder nur beiläufig erwähnt. Dies ist nicht nur der
großen Bandbreite von Luhmanns Werk zu verdanken, sondern rührt auch
von der Tatsache her, dass die Soziologie in erster Linie eine analytische
Denkweise verfolgt und Erklärungen für soziale Phänomene sucht. In der
Künstlichen Intelligenz spielt zwar die Analyse auch eine gewisse Rolle, aber
im Vordergrund steht die Synthese intelligenter Systeme und im Falle der
Verteilten Künstlichen Intelligenz die Synthese vieler autonomer EinzeIsys
teme zu einem Gesamtsystem mit sozialen Charakterzügen. Wir gehen von
einem zentralen Problem innerhalb der Verteilten Künstlichen Intelligenz
aus, welches die Koordination von autonomen Einheiten beinhaltet, und
suchen eine Entsprechung in der Systemtheorie. Die daraus sich ergebenden
soziologischen Lösungsmöglichkeiten für die Künstliche Intelligenz werden
diskutiert. Hauptaugenmerk in der Diskussion wird auf das Problem der dop
pelten Kontingenz, auf Erwartungen und auf symbolisch generalisierte
Kommunikationsmedien gelegt.
Einführung
Die Verteilte Künstliche Intelligenz (VKI) beschäftigt sich seit über 20 Jah
ren damit, wie autonome, intelligente Einheiten (Agenten) nutzbringend als
Gesamtsystem zur Lösung verschiedenster, meist komplexer Probleme einge
setzt werden könnenI. Als ein zentrales Problem für die VKI bei diesen Be
mühungen hat sich die Koordination von Agenten, insbesondere die Koordi
nation ihrer Aktionen (Gasser 1992, Jennings 1996), herauskristallisiert. 2
Für eine erste allgemeine Übersicht zur VKI eignen sich Artikelsanunlungen (A vou
ris/Gasser 1992; BondiGasser 1988; HuhnsiSingh 1997; JenningslO'Hare 1996; Müller
1993) oder die Monographie von Ferber (1999).
2 In der VKI geht man meist stillschweigend davon aus, dass Agenten kooperativ sind oder
zumindest prinzipiell kooperieren wollen. und die Frage nach der Entstehung von Koopera
tion wird meist nur in einem spieltheoretischen Zusammenhang untersucht (Axelrod 1984):
Das typische Design eines VKI-Systems führt zwangsläufig dazu, dass Agenten kooperie-
12 Jörg Wellner
Koordinationsprobleme treten immer dann auf, wenn z.B. eine Abhängig
keit von Aktionen mehrerer Agenten besteht, nur exklusive Ressourcen zur
Verfügung stehen, die jeweils nur ein Agent nutzen kann, aber von mehreren
beansprucht werden, oder wenn individuelle Fähigkeiten eines Agenten für
die Lösung einer Aufgabe nicht ausreichen. Je nach AufgabensteIlung ist die
Koordination ein permanentes oder nur ein temporäres Problem, muss aber
prinzipiell bei allen gegenwärtig interessanten Einsatzgebieten für Agenten,
wie der Informationsbeschaffung im Internet, der verteilten Steuerung oder
Planung von Prozessen oder bei einem Einsatz mobiler Roboter berücksich
tigt werden.
Einer gewissen Tradition in der Künstlichen Intelligenz (KI) folgend, sich
immer wieder Ideen für Lösungsansätze aus artfremden Wissenschaftsdiszip
linen anzueignen, hat auch die VKI in ihren Ansätzen vor allem auf psycho
logische Forschungsergebnisse zurückgegriffen. Das ist wenig verwunder
lich, da viele Konzepte der KI durch die Psychologie beeinflusst oder gar
initiiert wurden. Komplexe Agentenarchitekturen sind das Ergebnis dieser
Herangehensweise. Eine typische Konzeption eines intelligenten Agenten
greift daher auch auf psychologisch belegte Begriffe wie Ziel, Intention oder
Annahme zurück und für interaktive Situationen mehrerer Agenten bezieht
man sich auf Begriffe wie gemeinsames (oder Gruppen-) Ziel, Verhandlung
(negotiations) und Verpflichtungen (commitments). Zentraler Aspekt dieser
sogenannten BDI (belief, desire, intention)-Architekturen (Rao/Georgeff
1991) ist, dass ein Agent immer daran interessiert ist, sowohl seine eigenen
Ziele und Absichten, als auch die seiner potenziellen Interaktionspartner zu
kennen. Koordination bedeutet daher bei diesen Ansätzen vor allem das ge
genseitige Anpassen von individuellen Zielen durch die Agenten (Jennings
1996). Für diese Aufgabe ist es daher notwendig, sich nicht nur bezüglich
unterschiedlicher Ziele abzustimmen, sondern z.B. auch Informationen, be
zogen auf Fähigkeiten, Teillösungen oder Dringlichkeiten von Wünschen,
auszutauschen, um eine effiziente und faire Koordination zu erzielen. In
gewisser Weise versucht ein Agent, einen anderen Agenten (als potenziellen
Koordinationspartner) bis zu einem gewissen Grad zu modellieren oder zu
mindest seine Sicht auf die Dinge anzunehmen. Dies ist eine hochkomplexe
Aufgabe, und das Koordinationsproblem hat sich daher in viele einzelne Pro
bleme aufgespliuet, ohne dass eine befriedigende Lösung in Sicht wäre.
Ein Nebeneffekt dieser, auf psychologisch orientierten Modellansätzen
basierenden Versuche, koordinierte Aktionen von mehreren Agenten zu er
möglichen ist, dass sie bisher ansatzweise nur für kleine Agentengruppen
ren müssen und um dies zu ermöglichen, müssen Agenten ihre Aktionen koordinieren. Ko
ordination ist Voraussetzung für eine Kooperation (Ferber 1999), aber Kooperation emer
giert nicht auf der Basis der Ziele von Agenten (Conte/Castelfranchi 1995): Die VKI stellt
sich nicht die Frage, wie soziale Ordnung und damit Kooperation zwischen egoistischen
Individuen entstehen kann, weil die Ausgangssituation nicht als "Kampf Aller gegen Alle"
um knappe Ressourcen betrachtet wird.
Luhmanns Systemtheorie aus der Sicht der VKI 13
untersucht und mit vielen Einschränkungen zum Teil erreicht wurden. Wei
terhin kann als Nachteil dieser Ansätze die Abhängigkeit von der Lösung
traditioneller KI-Probleme, wie z.B. die Handhabung unvollständiger oder
ungenauer Information, angesehen werden. Dies führt zu der Annahme, dass
diese Techniken nicht geeignet sind, wenn man den Einsatz vieler Agenten in
hochkomplexen und dynamischen Umgebungen zum Ziel hat. Natürlich ist
man sich innerhalb der VKI dieses Problems bewusst. Daher gibt es auch
eine ganze Reihe von Bestrebungen, die Komplexität des Koordinationsprob
lems durch die Einführung von Konventionen oder Normen zu reduzieren, an
die sich alle Agenten halten müssen. Diese Überlegungen sind teilweise
durch sozialwissenschaftliche Arbeiten inspiriert, vor allem aber durch sozi
alpsychologische. In den letzten Jahren gab es ein regelrecht explosionsarti
ges Interesse an Fragen bezüglich der sozialen Dimension von Multiagenten
systemen (MAS) (GasserI991; Conte/Castelfranchi 1996; Castelfranchi
1998). Doch auch die Sozialität von Agenten betreffende Fragen sind psy
chologisch orientiert und lassen keine allgemeinen Lösungen für die Koordi
nation von sehr vielen Agenten erhoffen.
VKI-Forscher haben sich bisher sehr wenig Gedanken über die Anwen
dung soziologischer Theorien gemacht (eine der wenigen Ausnahmen sind
z.B. Bond [1990] und Hewitt [1977], die sich hauptsächlich an der Organisa
tionssoziologie orientieren). Vor allem durch den Anstoß aus der Soziologie
(Malsch et al. 1996) wurde man auf mögliche interessante Ansätze der Sozio
logie aufmerksam. Ein Grund für das verspätete Interesse ist zum Einen, dass
- wissenschaftlich gesehen - die Soziologie von der KI weiter entfernt ist, als
z.B. die Psychologie oder die Neurowissenschaften. Zum Anderen stellen die
hochkomplexen und wenig formalisierten Theorien der Soziologie selbst eine
große Hürde dar, da für ihre Modellierung und Algorithmisierung (nur so
können sie für einen Informatiker von Nutzem sein) ein grundlegendes Ver
ständnis der Theorien voraussetzt, welches durch die Unterschiedlichkeit
bei der wissenschaftlichen Disziplinen nicht ohne Weiteres gegeben ist. Erst
durch die explizite Zusammenführung von Soziologen und Informatikern zur
Sozionik (Malsch/Müller 1998) beginnt man innerhalb der VKI, soziologi
sche Theorie in größerem Umfang für die VKI nutzbar zu machen.
Der Prozess einer gemeinsamen Bearbeitung einer Disziplinen übergrei
fenden Formalisierung von Koordinationsansätzen, die durch die Soziologie
angeregt werden, hat gerade erst begonnen. Der Rest dieses Artikels be
schreibt aus VKI-Sicht, warum gerade die Theorie sozialer Systeme von
Niklas Luhmann für die Modellierung von Multiagentensystemen von Inte
resse ist.
Luhmann'sche Gedanken im Lichte der VKI
In den Vordergrund dieser Betrachtung möchten wir einen zentralen Aus
gangspunkt der Luhmann'schen Systemtheorie und seinen Lösungsvorschlag